치과의사가 찾기 어려운 치과 문제를 해결하는 데 AI가 도움이 되는 방법

​헬스케어는 디지털 혁명의 한가운데에 있습니다. 환자들은 이미 전자 기록 보관과 디지털 CT 및 MRI 스캔에 익숙합니다. 일부는 컴퓨터 비전과 인공 지능(AI)을 사용하여 폐암과 기타 암을 진단합니다.

인공 지능이 우리 삶에 새롭고 더욱 즉각적인 영향을 미칠 준비가 되어 있지만, 대부분의 사람들이 컴퓨터의 놀라운 기능을 처음으로 경험하게 되는 것은 일상적인 치과 진료 중에일 것입니다. 일상적인 치과 엑스레이 보고서를 사람보다 더 정확하게 보고 해석할 수 있습니다.

웨스트 할리우드 스타트업 Pearl은 진단을 돕기 위해 인공 지능으로 치과 이미지를 강화합니다. 올해 3월 FDA 승인을 받았으며, 치과용 AI 승인을 받은 최초의 기업 중 하나이다.

이 승인으로 미국 전역의 진료소에서 사용할 수 있는 길이 열렸습니다.

Pearl의 공동 창립자이자 CEO인 Ophir Tanz는 “이것은 치과 분야에서는 처음입니다.”라고 말했습니다. "하지만 우리는 전 세계 50개국에서 유사한 규제 승인을 받았습니다."

치과에서 인공 지능의 중요성

치과에서는 인공 지능의 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다. 치과에 가는 사람은 누구나 수시로 엑스레이를 찍게 되므로, 아마도 다른 어떤 질병보다 치과 엑스레이가 더 많이 있을 것입니다. 인간 전문가가 주석을 추가한 이러한 방사선 이미지는 AI 시스템에 건강한 치아와 건강에 해로운 치아의 모습과 차이점을 인식하는 방법을 가르치는 데 사용됩니다.

Second Opinion은 머신러닝과 AI를 활용해 치과의사가 건강한 치아의 문제를 감지할 수 있도록 돕기 위해 2019년 설립된 치과 스타트업 Pearl이 만든 AI 감지 플랫폼입니다. 이 스타트업은 Craft Ventures와 Santa Monica에 본사를 둔 Crosscut Ventures로부터 2019년에 시리즈 A 자금으로 1,100만 달러를 모금했습니다.

두 번째 의견을 개발하기 위해 Pearl은 치과 진료소 및 학술 기관에서 1억 개가 넘는 치과 엑스레이를 수집했습니다. AI 플랫폼은 엑스레이에서 발견된 차이점을 지적하고 환자 커뮤니케이션 도구로도 사용되어 치과의사가 환자의 치아의 다양한 모델을 보여주고 문제 영역을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

“나는 이것이 [치과] 카테고리의 기본이 될 것이라고 생각하며 실제로 다른 의학 분야의 모델이 될 것이라고 생각합니다. AI를 대규모로 주입하고 배포하여 입증 가능한 의료 수준을 실제로 높이는 방법입니다. 방식은 궁극적인 이점과 잠재력입니다."라고 Pearl 창립자이자 CEO인 Ophir Tanz는 말했습니다.

클라우드 서비스로 제공되는 Pearl의 소프트웨어 플랫폼을 통해 치과 의사는 실시간 엑스레이 검사를 수행할 수 있습니다. 그런 다음 치과의사는 AI 결과를 검토하고 이를 환자와 공유하여 진단 및 치료 계획에 대해 치과의사와 환자 간의 정보에 근거한 토론을 촉진할 수 있습니다.

Pearl이 개발한 NVIDIA GPU 기반 컨볼루셔널 신경망은 충치뿐 아니라 치아 균열, 근관 치료가 필요한 치근 농양 등 다양한 치과 문제를 발견할 수 있습니다.

Pearl의 AI가 치과 결과를 제공합니다. 스타트업의 FDA 서류에 따르면 Pearl AI는 일반 치과의사보다 평균적으로 36% 더 많은 병리 및 기타 치과 문제를 발견할 수 있습니다. Tanz는 "치과에서는 병리학적 소실이 매우 흔하고 일상적이기 때문에 이것이 중요하다"고 말했다.

이 회사의 제품에는 치과에서 환자 데이터에 대해 인공 지능을 실행하여 놓친 진단 및 치료 기회를 찾아낼 수 있는 Practice Intelligence가 포함되어 있습니다. Pearl Protect는 치과 보험 사기, 낭비 및 남용을 선별하는 데 도움을 주고, Claims Review는 자동화된 청구 확인 기능을 제공합니다.

인공 지능의 핵심

Pearl의 창립자는 문제를 식별하기 위해 클라우드 실행의 NVIDIA V100 Tensor에서 독점 CNN 모델을 훈련하는 데 도움을 주기 위해 치과 진료실에서 흔히 발생하는 다양한 조건에 대해 백만 개가 넘는 이미지에 라벨을 지정했습니다. 이전에는 로컬 NVIDIA 기반 워크스테이션에서 프로토타입을 제작했습니다.

추론은 클라우드 기반 GPU에서 이루어지며 Pearl의 시스템은 치과 의사의 실시간 및 과거 방사선 데이터와 동기화됩니다. Tanz는 "치과 분야는 여전히 클라우드로 전환하고 있으며 이제 우리는 인공 지능을 클라우드에 도입하고 있습니다. 우리는 치과학을 미래로 이끌 기술의 물결을 대표합니다"라고 말했습니다.

FDA 승인을 받는 것이 쉽지 않을 것이라고 말했습니다. 광범위한 임상시험의 완료가 필요합니다. Pearl은 수천 장의 엑스레이와 80명 이상의 전문 치과의사와 방사선 전문의가 참여한 4개의 연구를 제출했습니다.

“우리는 치과 진료에서 AI 기반 방식으로 병리를 진단하고 질병을 감지할 수 있는 세계 유일의 회사입니다.”라고 그는 말했습니다. "보다 종합적인 진단을 추진하고 있습니다. 일반의를 위한 진단 보조 수단입니다."

의사-환자 관계 증진

환자가 의자에 앉아 있는 동안 치과 의사가 X-ray를 검토하고 어떤 점이 있는지 지적합니다. 언제든지 문제. 숙련된 치과의사라도 대부분의 치료 계획의 기초가 되는 회색조 이미지를 이해하는 것은 어려울 수 있으며, 환자의 경우 건강한 치아 구조와 건강하지 못한 치아 구조를 구분하는 X선의 흐릿한 등급을 이해하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

그러나 AI 지원 이미지를 사용하면 치과 의사는 이해하기 쉬운 경계 상자를 통해 관심 영역의 윤곽을 잡을 수 있습니다. 이를 통해 환자는 X-레이에서 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 더 명확하게 이해하는 동시에 치료 계획의 건전한 기반을 확보할 수 있습니다.

"매우 시각적인 토론을 하고 환자를 위한 시각적 설명을 그릴 수 있으므로 환자는 입안에서 무슨 일이 일어나고 있는지 실제로 이해하기 시작할 수 있습니다"라고 Tanz 박사는 말합니다.

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